整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 Redis 5种数据结构及对应使用场景,全会面试要加分的 引言 前几天写过一篇<一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面

分布式 ID 在庞大复杂的分布式系统中,通常需要对海量数据进行唯一标识,随着数据日渐增长,对数据分库分表以后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据,而数据库的自增 ID 显然不能满足需求,此时就需要有一个能够生成全局唯一 ID 的系统,需要满足以下条件: 全局唯一性:最基本的要求就是不能出现重复的 ID. 递增:保证下一个 ID 一定大于上一个 ID. 信息安全:如果 ID 是连续的,用户就可以按照顺序进行恶意爬取数据,所以 ID 生成无规则. 上述的 2 和 3 点需求是互斥的,无法使用同一个方

Leaf的Github地址: https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf Leaf美团技术团队博客地址: https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html 关于Leaf的使用手册.架构说明.Segment和Snowflake的特点和时钟回拨解决办法,参考上面的链接内容都能获得到答案.拒绝重复搬砖. 在本篇博客里我想就Leaf的Segment模式的源码实现做个简单的注释.代码分支:master. 1.Segmen

之前给上海一家电子商务公司做一个卖卡系统,遇到了卡号段分组的问题.刚开始没什么好的实现方法,遂在博客园求助但未果,没法自己研究sql,终于搞定. 问题描述: 有个卡库存表,有个卡号字段,假设数据:16001,16002,16003,16008.16009,16010,16211,16212.注:实际的数据量会很大,卡号会很长. 现在要这样用sql统计出来,或者用程序实现,卡段号:16001~16003 数量:3    卡段号:16008~16010 数量:3      卡段号:16211~162

转自:http://www.itpub.net/thread-719692-1-1.html 摘要一组连续的数,去掉中间一些数,如何求出剩下的数的区间(即号段)?知道号段的起止,如何求出该号段内所有的数?知道一个大的号段范围和已经取过的号段,如何求出可用的号段?利用Oracle提供的强大的查询功能以及分析函数,我们可以很轻松的解决上述问题. 关键词:号段选取.连续数.断点.层次查询.分析函数.connect by.rownum.level.lead.lag 1.        问题的提出在实际工

分布式ID(CosId)之号段链模式性能(1.2亿/s)解析 上一篇文章<分布式ID生成器(CosId)设计与实现>我们已经简单讨论过CosId的设计与实现全貌. 但是有很多同学有一些疑问:CosId的号段链模式(SegmentChainId)性能有些难以置信(TPS峰值性能1.2亿/s),甚至是不同性能级别号段分发器(RedisIdSegmentDistributor.JdbcIdSegmentDistributor)均能够达到这样的性能级别. 所以本篇文章将深度解析CosId的号段链模式(

Linux下的C程序常常会因为内存访问等原因造成segment fault(段错误),如果此时core dump 的功能是打开的,在运行我们的可执行程序时就会生成一个名为core的文件,然后我们就可以用gdb对core文件来进行调式,还原发生错误的堆栈情况,这对于我们调试bug非常有帮助. 1. 使用  ulimit -a 可以察看当前系统core文件的大小限制: 使用  ulimit -c [kbytes] 可以设置系统允许生成的core文件大小. 如: ulimit -c 0     ---

总监安排了个任务,一个号码导出一个二维码图, 我实现了最终还能批量生成,结果主管说要在图片下边添加一行,和图片是一起的 最开始把控件的上的图给改了,结果保存起来没用,控件上的图跟要保存的不是一个事. 最终找到在此方法中修改: 程序是先绘制背景图. 然后,把二维码的矩阵,小模块一个个打印出来. 把y点的padding 数去掉,生成的图片就会升到背景图的顶部,觉得太靠顶了自己加个参数. Point modulePosition = new Point(preX * size.ModuleSize +

public class PhoneExpressionAttribute: RegularExpressionAttribute, IClientValidatable { public PhoneExpressionAttribute() : base(@"^1[2,3,4,5,6,7,8,9][0-9]{1}[0-9]{8}$") { } public override string FormatErrorMessage(string name) { return String.

Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠.低延迟.全局唯一等特点.目前已经广泛应用于美团金融.美团外卖.美团酒旅等多个部门.具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:<Leaf美团分布式ID生成服务>.近日,Leaf项目已经在Github上开源:https://github.com/Meituan-Dianpin

背景 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的

本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品

转自https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重

在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集

摘自https://tech.meituan.com/2019/03/07/open-source-project-leaf.html Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:"There are no two identical leaves in the world."Leaf具备高可靠.低延迟.全局唯一等特点.目前已经广泛应用于美团金融.美团外卖.美团酒旅等多个部门.具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:&l

传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单 ID 也为1.我们系统的架构虽然是分布式的,但是在用户层应是无感知的,重复的订单主键显而易见是不

转自https://www.cnblogs.com/jajian/p/11101213.html 传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单

<sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略> 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID. 引入任何一种技术都是存在风险的,分库分表当然也不例外,除非库.表数据量持续增加,大到一定程度,以至于现有高可用架构已无法支撑,否则不建议大家做分库分表,因为做了数据分片后,你会发现自己踏上了一段踩坑之路,而分布式主键 ID 就是遇到的第一个坑. 不同数据节点间生成全局唯一主键

1.目标 1.1.全局唯一 不能出现重复的ID,全局唯一是最基本的要求. 1.2.趋势有序 业务上分页查询需求,排序需求,如果ID直接有序,则不必建立更多的索引,增加查询条件. 而且Mysql InnoDB存储引擎主键使用聚集索引,主键有序则写入性能更高. 1.3.高可用 ID是一条数据的唯一标识,如果ID生成失败,则影响很大,业务执行不下去.所以好的ID方案需要有高可用. 1.4.信息安全 ID虽然趋势有序,但是不可以被看出规则,免得被爬取信息. 了解到一个有意思的事情:基于MAC地址生成UU

在实际开发过程中,大家可能会遇到段错误的问题,虽然是个老问题,但是其带来的隐患是极大的,只要出现一次,程序立即崩溃中止.如果程序运行在PC中,segment fault的调试相对比较方便,因为可以通过串口.显示器可以查看消息,只要程序运行,通过GDB调试工具即可捕捉产生segment fault的具体原因.但是不知大家有没有想法,当程序运行在嵌入式设备上时,你所面临资源的缺乏,你没有串口打印信息,没有显示器可查看,你不知道程序运行的状态,如果程序的产生segment falut这种bug发生的周